論文の概要: Adaptability in Multi-Agent Reinforcement Learning: A Framework and Unified Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10142v1
• Date: Mon, 14 Jul 2025 10:39:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:24.756422
• Title: Adaptability in Multi-Agent Reinforcement Learning: A Framework and Unified Review
• Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習における適応性:フレームワークと統一レビュー
• Authors: Siyi Hu, Mohamad A Hady, Jianglin Qiao, Jimmy Cao, Mahardhika Pratama, Ryszard Kowalczyk,
• Abstract要約: MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は、シミュレーションベンチマークと制約付きシナリオ間で複数のエージェントを協調する上で、明らかな効果を示している。 この調査は、動的で実世界のマルチエージェントシステムへのデプロイに適したアルゴリズムの開発に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.246912481179464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) has shown clear effectiveness in coordinating multiple agents across simulated benchmarks and constrained scenarios. However, its deployment in real-world multi-agent systems (MAS) remains limited, primarily due to the complex and dynamic nature of such environments. These challenges arise from multiple interacting sources of variability, including fluctuating agent populations, evolving task goals, and inconsistent execution conditions. Together, these factors demand that MARL algorithms remain effective under continuously changing system configurations and operational demands. To better capture and assess this capacity for adjustment, we introduce the concept of \textit{adaptability} as a unified and practically grounded lens through which to evaluate the reliability of MARL algorithms under shifting conditions, broadly referring to any changes in the environment dynamics that may occur during learning or execution. Centred on the notion of adaptability, we propose a structured framework comprising three key dimensions: learning adaptability, policy adaptability, and scenario-driven adaptability. By adopting this adaptability perspective, we aim to support more principled assessments of MARL performance beyond narrowly defined benchmarks. Ultimately, this survey contributes to the development of algorithms that are better suited for deployment in dynamic, real-world multi-agent systems.
• Abstract（参考訳）: MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は、シミュレーションベンチマークと制約付きシナリオ間で複数のエージェントを協調する上で、明らかな効果を示している。 しかし、実世界のマルチエージェントシステム(MAS)への展開は、主にそのような環境の複雑で動的な性質のために制限されている。 これらの課題は、変動するエージェント集団、進化するタスク目標、一貫性のない実行条件など、複数の相互作用する変動源から生じる。 これらの要因とともに、MARLアルゴリズムは継続的に変化するシステム構成と運用要求の下で有効であることを要求する。 このような調整能力をよりよく把握し評価するために、学習や実行中に発生する環境力学の変化を幅広く参照し、シフト条件下でのMARLアルゴリズムの信頼性を評価するために、統一的で実用的な基底レンズとして「textit{adaptability}」の概念を導入する。 適応性の概念を中心に,学習適応性,政策適応性,シナリオ駆動適応性という3つの重要な側面からなる構造化フレームワークを提案する。 この適応性の観点から、狭義のベンチマークを超えて、MARL性能のより原則化された評価を支援することを目指している。 最終的に、この調査は動的で実世界のマルチエージェントシステムへのデプロイに適したアルゴリズムの開発に寄与する。

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